基本パーセプトロンの等比学習とその収束条件および雑音特性
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概要
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本報告では等比学習アルゴリズム(GLA)を提案する.GLAは適応フィルタにおけるアフィン射影アルゴリズム(APA)を基本パーセプトロンに適用したものである.APAにおける係数更新とGLAにおける結合荷重更新はその目標の違いにより収束条件が異なる.本報告では,1次のGLAで2つのパターンを分類する場合に結合荷重ベクトルが有限回の更新で解領域に到達する条件を理論的に導出する.次に"解領域の角度"という概念を導入し,これがパターンが多い場合の学習収束性を評価するための良い指標となっていることを計算機シミュレーションにより示す.さらに,1次のGLAの解の雑音特性に関する解析結果について述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-05-23
著者
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